1樓：匿名使用者
在theano除錯過程中，tensorsharedvariable型別變數可以用get_value方法和set_value方法獲取和設定其值，至於tensorvariable型別變數是沒有值的，無法直接獲取，只能通過提前賦值或者列印的方法來看。
對於tensorsharedvariable，在除錯過程中使用get_value就可以檢視，例如我們可以檢視mnist資料集中訓練集的尺寸：
同理還可以檢視交叉驗證集以及測試集的shape。但是如果同樣的方法對train_set_y（訓練集標號）就不行，因為它是tensorvariable，沒有共享，即儲存在gpu內寸中。
那在除錯過程中，要如何檢視tensorvariable值呢？可以通過tag.test_value，即定義theano變數x時，賦值給x.
tag.test_value。如下**：
[python] view plain copy
from theano import config
from theano import tensor as t
config.***pute_test_value = 'raise'
import numpy as np
import theano
x = t.vector()
x.tag.test_value = np.array([1,2],dtype=theano.config.floatx)
x.tag.test_valuey = t.vector()
y = x+x
print y.tag.test_value
在除錯過程中，可以通過tag.test_value來檢視theano變數
theano中怎麼檢視tensorvariable的值，在debug時如何跟蹤這樣的變數
2樓：
瑾瑜 （出自成語――握瑾懷瑜，比喻擁有美好的品德）
python theano中的shared variable是指什麼意思
3樓：匿名使用者
shared variable是一種符號變數（symbolic variable），但是這個symbolic variable又擁有自己的值。
假設你定義了乙個shared variable叫做a:
import theano
a = theano.shared(2, "a")
那麼a就是乙個symbolic variable，目前的初始值是2
現在你定義兩個theano.function，乙個實現加二的功能，乙個實現平方的功能：
i = theano.tensor.scalar("i", dtype=theano.config.floatx)
add_two_func = theano.function(inputs=[i], outputs=[i+a])
sqr_func = theano.function(inputs=[i], outputs=[i**a])
i作為乙個輸入變數，通過theano.tensor.scalar來定義。i也是乙個symbolic variable，但是它在定義的時候沒有乙個固定的值。
現在開始實際呼叫加二的函式和平方的函式：
>>> add_two_func(3)
[array(5.0)]
>>> sqr_func(4)
[array(16.0)]
i在呼叫函式的時候，才被賦值。在上例中，i第一次被賦值了3，第二次被賦值了4。而a作為symbolic variable，卻在定義的時候就已經擁有了值：2 。
a之所以叫shared variable是因為a的賦值在不同的函式中都是一致的，即a是被shared的。在上例中a的值在不同的函式中都為2。
請問python theano中的shared variable是指什麼意思?
4樓：匿名使用者
shared variable是一種符號變數（symbolic variable），但是這個symbolic variable又擁有自己的值。
假設你定義了乙個shared variable叫做a:
import theano
a = theano.shared(2, "a")
那麼a就是乙個symbolic variable，目前的初始值是2
現在你定義兩個theano.function，乙個實現加二的功能，乙個實現平方的功能：
i = theano.tensor.scalar("i", dtype=theano.config.floatx)
add_two_func = theano.function(inputs=[i], outputs=[i+a])
sqr_func = theano.function(inputs=[i], outputs=[i**a])
i作為乙個輸入變數，通過theano.tensor.scalar來定義。i也是乙個symbolic variable，但是它在定義的時候沒有乙個固定的值。
現在開始實際呼叫加二的函式和平方的函式：
>>> add_two_func(3)
[array(5.0)]
>>> sqr_func(4)
[array(16.0)]
i在呼叫函式的時候，才被賦值。在上例中，i第一次被賦值了3，第二次被賦值了4。而a作為symbolic variable，卻在定義的時候就已經擁有了值：2 。
a之所以叫shared variable是因為a的賦值在不同的函式中都是一致的，即a是被shared的。在上例中a的值在不同的函式中都為2。
對tensor變數切片等操作怎麼進行
5樓：草原上之狼
可以直接取tensor變數的一部分，但是不能給tensor變數賦值
>>> import numpy as np
>>> import theano
>>> from theano.tensor.basic import as_tensor_variable
>>> b=np.random.rand(4,2)
>>> m=as_tensor_variable(b)
>>> m[0][0]
subtensor.0
>>> n=m[0][0] #取m的第乙個值，n是subtensor
>>> n
subtensor.0
>>> n.eval()
array(0.3710058805503049)
>>> m.eval()
array([[ 0.37100588, 0.95565751],
[ 0.86516759, 0.94976681],
[ 0.09564244, 0.65019287],
[ 0.59892358, 0.4180284 ]])
>>> type(m)
>>> m[0][0]=0
traceback (most recent call last):
file "", line 1, in
typeerror: 'tensorvariable' object does not support item assignment
>>> m[0][0].eval()=0
file "", line 1
syntaxerror: can't assign to function call
>>> n =m[1:3] #取m的第23行
>>> n.eval()
array([[ 0.86516759, 0.94976681],
[ 0.09564244, 0.65019287]])
theano怎麼檢視float64
6樓：匿名使用者
theano.tensor.dot（x,y） x,y如果是向量，自動會對y進行轉置 如果是矩陣,要注意對齊
theano程式中怎麼看numpy矩陣的shape
7樓：匿名使用者
theano.tensor.dot（x,y）
x,y如果是向量，自動會對y進行轉置
如果是矩陣,要注意對齊。
一般情況下，乙個樣本應該看做1行n列的向量。
tensor.sub(x,y)
碰到乙個問題，如果x是n行的，y是1行的。
要對x中的每行都減去乙個y。theano中不知道如何寫方便。
好像要用迴圈。就是scan來做。不過scan是對實際的數進行操作的。不是對模型進行定義。而這裡是要對模型定義這樣乙個操作。
用的是符號變數。和theano函式。
試了下直接用sub(x,y)就行了。定義的時候想定義為矩陣，y定義為向量，如果y也定義為矩陣，就無法自動處理，對齊的時候通不過。
numpy.prod(x) 返回x中各元素的乘積。
theano.tensor.n***.conv.conv2d 。巢狀了這麼多層，theano的結構不知道是啥樣的。
這個函式就是2d卷積。具體的使用可以看**n的例子。
這個函式有個image_shape引數，
image_shape (tuple of len 4 of int or contant variable) – (batch size, stack size, nb row, nb col) optional, used for optimization.
這裡的stack size引數是幹什麼用的呢？
tensorflow 除錯時，怎麼看下面的引數的裡面內容
8樓：驚慌夜
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